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面向全球數(shù)學愛好者和科研機構，計劃于年內(nèi)推出

據(jù)了解，學而思正在進行自研數(shù)學大模型的研發(fā)，命名為MathGPT，面向全球數(shù)學愛好者和科研機構，以數(shù)學領域的解題和講題算法為核心，目前已經(jīng)取得階段性成果，并將于年內(nèi)推出基于該自研大模型的產(chǎn)品級應用。

據(jù)悉，學而思已將MathGPT作為公司核心項目，由CTO田密負責，今年春節(jié)前，該項目已經(jīng)啟動相應的團隊建設、數(shù)據(jù)、算力準備和技術研發(fā)。此外，學而思已經(jīng)啟動在美國硅谷的團隊建設，將成立一支海外算法和工程團隊，在全球范圍內(nèi)招募優(yōu)秀的人工智能專家加入。

MathGPT與大語言模型（LLM）的差異

美國OpenAI公司在今年三月份發(fā)布了大語言模型GPT-4，國內(nèi)百度、阿里也發(fā)布了各自的大模型產(chǎn)品，但通用語言模型更像一個“文科生”，在語言翻譯、摘要、理解和生成等任務上有出色表現(xiàn)，在數(shù)學問題的解決、講解、問答和推薦方面則存在明顯不足：解答數(shù)學問題經(jīng)常出錯，有些數(shù)學問題雖然能夠解決，但方法更偏成年人，無法針對適齡孩子的知識結構和認知水平做適配。

“這種不足是由LLM模型的自身特點決定的。”學而思AI團隊負責人介紹，LLM大模型來自對海量語言文本的訓練，因此最擅長語言處理。行業(yè)內(nèi)偏向基于LLM大模型做閱讀、寫作類應用，但如果想要在數(shù)學能力上有突破，就需要研發(fā)新的大模型。因此，學而思決心組建團隊專研MathGPT——數(shù)學領域大模型，用自己在數(shù)學和AI上的多年積累，面向全球范圍內(nèi)的數(shù)學愛好者和科研機構，做好AI大模型時代的數(shù)學基礎工作。

學而思希望通過MathGPT彌補和攻克大語言模型的三個問題：第一，題目要解對，現(xiàn)在GPT結果經(jīng)常出現(xiàn)錯誤；第二，解題步驟要穩(wěn)定、清晰，現(xiàn)在GPT的解題步驟每次都不一樣，而且生成內(nèi)容經(jīng)常很冗余；第三，解題要講的有趣、個性化，現(xiàn)在GPT的解釋過于“學術”和機械，對孩子的學習體驗很不友好。

做MathGPT，學而思憑什么

學而思作為獲國家科技部批準的“智慧教育國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺”建設單位，也是教育行業(yè)唯一一家人工智能“國家隊”成員，在人工智能領域有著多年的深入研究，早在2017年，學而思便成立了AI lab 人工智能實驗室。

據(jù)公開信息顯示，基于智慧教育人工智能開放創(chuàng)新平臺助力，學而思AI lab獲得各類頂級學術會議比賽冠軍16項，亞軍6項；發(fā)表國際期刊和會議高水平學術論文31篇，包含光學字符識別、圖像、自然語言處理、語音以及多模態(tài)等多領域的學術研究，在計算機視覺頂會以及自然語言頂會中均有多篇論文發(fā)表；申請專利220余項，授權專利150余項，軟件著作權60余項。

學而思AI lab在各類頂級學術會議比賽獲獎情況

“以數(shù)學起家”的學而思至今已有20年的數(shù)學教學經(jīng)驗，積累了龐大的數(shù)學相關數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是進行MathGPT訓練的必備物料。另外，學而思的海外業(yè)務Think Academy在全球若干國家和地區(qū)深受數(shù)學愛好者喜歡，學而思的學生在每年的IMO和AMC等國際數(shù)學競賽中表現(xiàn)優(yōu)異，每年都有多位學生在國際奧林匹克數(shù)學競賽中拿到金牌。所以，學而思選擇在MathGPT方向發(fā)力也順理成章。

另據(jù)了解，學而思學習機近期將會上線一款“AI助手”，涵蓋作文助手、口語助手、閱讀助手、數(shù)學助手等相關功能，該AI產(chǎn)品將于5月11日開啟內(nèi)測。

MathGPT的挑戰(zhàn)和技術難題

如何利用大語言模型服務各行各業(yè)是當下社會的焦點問題。比如在教育領域，Duolingo、Quizlet、可汗學院等產(chǎn)品主要和OpenAI合作，在GPT大模型上做微調和接口調用，增強原有的產(chǎn)品體驗。但也有一些領域如數(shù)學、醫(yī)學等，對AI的需求是準確、清晰、具備強大的邏輯推理能力，且容錯率低，通用LLM目前的性能表現(xiàn)還無法在上述領域取得突破，未來是否可能取得突破尚不清晰。

以數(shù)學領域為例，目前市場上有幾個主要流派。比如Google收購的Photomath、微軟數(shù)學、Mathway、專注數(shù)學計算的WolframAlpha等產(chǎn)品，主要利用非LLM的傳統(tǒng)AI技術加上數(shù)據(jù)庫的方式解決數(shù)學問題。走AGI路線的公司則嘗試讓通用LLM“更懂數(shù)學”，比如GPT4在數(shù)學任務上比之前的3.5版本性能更好，谷歌旗下的Minerva模型也專門針對數(shù)學問題進行調優(yōu)。學而思選擇了另一條少有人走的路，不基于現(xiàn)有LLM做微調和接口調用、不做通用LLM，而是自研基于專業(yè)領域的“數(shù)學大模型”MathGPT，致力于打造自主、穩(wěn)定、可持續(xù)、高質量的學習解決方案。

在大語言模型不斷進化的浪潮下，不同的技術路線選擇孰優(yōu)孰劣，仍有待討論和驗證。學而思自研獨立的MathGPT大模型是否成立，是否能夠超越通用模型在數(shù)學任務上的表現(xiàn)，是否更匹配不同人群的數(shù)學學習場景，這個問題還需要在創(chuàng)新實踐中尋找答案。隨著整個行業(yè)的深化發(fā)展和越來越多人才參與到這個領域，相信不久的將來就能看到更為成熟的解決方案。